정규화(Normalization), 일반화(Generalization), 표준화(Standardization)는 모두 데이터 분석에서 중요한 개념이며, 데이터를 처리하고 분석하는 방법에 따라 사용되는 용어입니다.
- 정규화(Normalization)는 데이터의 범위(=스케일(scale))를 조정하여 다른 데이터와 비교할 때 공정한 비교가 가능하도록 만드는 과정입니다. 일반적으로 데이터의 범위를 0~1 또는 -1~1로 조정합니다. 특정 변수의 값이 0과 1사이로 스케일이 조정되면 이를 0-1 정규화라고 합니다. 예를 들어, 나이 데이터를 0~1 범위로 정규화하면 20세인 데이터는 0.2, 30세인 데이터는 0.3 등으로 표시됩니다. 정규화는 데이터의 분포를 바꾸지는 않고, 단지 범위만 변경합니다. 이를 통해 모델의 학습이 더 잘 이루어지도록 하거나, 변수 간에 비교가 용이해집니다.
- 일반화(Generalization)는 모델이 새로운 데이터에 대해 정확하게 예측할 수 있도록 만드는 과정입니다. 이를 위해서는 모델이 학습한 데이터에만 의존하지 않고 다른 데이터에 대해서도 잘 작동하도록 만들어야 합니다. 모델이 과적합(overfitting) 되지 않고 일반적인 경향성을 잘 파악할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 과거에 학습한 고객 구매 이력 데이터를 바탕으로 새로운 고객의 구매 이력을 예측하는 모델을 만들 때, 모델이 학습한 데이터와 유사한 구매 이력을 가진 새로운 고객에 대해서도 잘 예측할 수 있어야 합니다.
- 표준화(Standardization)는 데이터의 평균과 분산을 조정하여 다른 데이터와 비교할 때 공정한 비교가 가능하도록 만드는 과정입니다. 일반적으로 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1인 표준 정규 분포를 따르도록 만듭니다. 이를 통해 데이터의 범위를 일정하게 조정하여 데이터 분석이나 머신 러닝 모델 학습 등에서 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 키와 몸무게 데이터를 표준화하면, 키와 몸무게의 스케일이 다르더라도 일정한 척도로 비교할 수 있습니다.
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내용 정리해야지 하고 있었는데, ChatGPT가 답변을 깔끔하게 해줘서 바로 가져왔다.
물어볼 때마다 답변이 조금씩 바뀐다.
위 글은 몇번 물어보고 답변을 조합해서 작성했다.
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